# pyecharts-2019
**Repository Path**: yhaipsha/pyecharts-2019
## Basic Information
- **Project Name**: pyecharts-2019
- **Description**: dddd
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-04-24
- **Last Updated**: 2021-10-01
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
pyecharts
Python ❤️ Echarts = pyecharts
> Note: 0.5.x 文档已经移动至 [05x-docs.pyecharts.org](http://05x-docs.pyecharts.org)
[English README](README.en.md)
## 📣 简介
[Echarts](https://github.com/ecomfe/echarts) 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，[pyecharts](https://github.com/pyecharts/pyecharts) 诞生了。
## ✨ 特性
* 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
* 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
* 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
* 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架
* 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
* 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
* 多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持
## 🔰 安装
> Note: 目前 v1.0.0 正式版还未发布，暂时请使用源码安装。
**pip 安装**
```shell
$ pip install pyecharts
```
**源码安装**
```shell
$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install
```
## 📝 使用
### 本地环境
#### 生成 HTML
```python
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
bar = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render()
```
#### 生成图片
```python
from pyecharts.render import make_snapshot
# 需要安装配置 selenium
make_snapshot(bar.render(), "bar.png")
```
### Notebook 环境
#### Jupyter Notebook
#### JupyterLab
#### Web 框架
## 🔖 Demo
> Demo 代码位于 example 文件夹下。
更多详细文档，请访问
* [中文文档](http://pyecharts.org/#/zh-cn/)
* [English Documentation](http://pyecharts.org/#/en-us/)
## ⛏ 代码质量
### 单元测试
```shell
$ pip install -r test/requirements.txt
$ make
```
### 集成测试
使用 [Travis CI](https://travis-ci.org/) 和 [AppVeyor](https://ci.appveyor.com/) 持续集成环境。
### 代码规范
使用 [flake8](http://flake8.pycqa.org/en/latest/index.html), [Codecov](https://codecov.io/) 以及 [pylint](https://www.pylint.org/) 提升代码质量。
## 😉 Author
pyecharts 主要由以下三位开发者开发维护
* [@chenjiandongx](https://github.com/chenjiandongx)
* [@chfw](https://github.com/chfw)
* [@kinegratii](https://github.com/kinegratii)
更多贡献者信息可以访问 [pyecharts/graphs/contributors](https://github.com/pyecharts/pyecharts/graphs/contributors)
## 💌 捐赠
开发和维护 pyecharts 花费了我巨大的心力，如果你觉得项目帮助到您，请认真考虑请作者喝一杯咖啡 😄
如果其他开发者帮助到了您，也可以请他们喝咖啡 [捐赠通道](http://pyecharts.org/#/zh-cn/donate)
## 💡 贡献
期待能有更多的开发者参与到 pyecharts 的开发中来，我们会保证尽快 Reivew PR 并且及时回复。但提交 PR 请确保
1. 通过所有单元测试，如若是新功能，请为其新增单元测试
2. 遵守开发规范，使用 black 以及 isort 格式化代码（$ pip install -r requirements-dev.txt）
3. 如若需要，请更新相对应的文档
我们也非常欢迎开发者能为 pyecharts 提供更多的示例，共同来完善文档，文档项目位于 [pyecharts/website](https://github.com/pyecharts/website)
## 📃 License
MIT [©chenjiandongx](https://github.com/chenjiandongx) 
